package com.at.wc1;

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

/**
 * 1、算子之间的传输关系
 *      一对一
 *      重分区
 * 2、算子链：串在一起的条件：
 *      1）一对一
 *      2）并行度相同
 * 3、关于算子链的api：
 *      1）全局禁用算子链：env.disableOperatorChaining();
 *      2）某个算子不参与链化：算子A.disableChaining()，算子A不会和前、后的算子串一起
 *      3）从某个算子开启新链条：算子A.startNewChain()，算子A不会与 前面串在一起，从A开始正常链化
 *
 * @author cdhuangchao3
 * @date 2024/4/3 3:51 PM
 */
public class OperatorChainDemo5 {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // TODO 1.创建执行环境
//        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // 运行时，可以看webUI，一般用于本地测试 需要引入依赖:flink-runtime-web
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());
        // 在idea运行，不指定并行度，默认就是电脑的线程数
        env.setParallelism(1);

        // 全局禁用算子链
//        env.disableOperatorChaining();

        // TODO 2.读取数据：socket
        DataStreamSource<String> socketDS = env.socketTextStream("localhost", 7777);
        // TODO 3.处理数据：切换、转换、分组、聚合
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> sum = socketDS
                .disableChaining() // 对socket禁用算子链
                .flatMap((String value, Collector<String> out) -> {
                    String[] words = value.split(" ");
                    for (String word : words) {
                        out.collect(word);
                    }
                })
                .startNewChain() // 开启新链条
//                .disableChaining() // flatMap这个算子禁用算子链
                .returns(Types.STRING)
                .map(word -> Tuple2.of(word, 1))
                .returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT))
                .keyBy(value -> value.f0)
                .sum(1);
        // TODO 4.输出
        sum.print();
        // TODO 5.执行
        env.execute();
    }
}
